Обязанности:
Направление / Продукт Направление МСБ (Малый и Средний Бизнес) — одно из трех ключевых направлений в отделе моделирования. Три продукта в портфеле МСБ: Скоринги МСБ — оценка кредитоспособности ИП и ЮЛ на всех этапах ЖЦ клиента (привлечение, рассмотрение заявки, взыскание, банкротство). Сейчас в проде ~5 моделей (PD/LGD). Аналитическая Песочница — B2B-сервис, предоставляющий обезличенные данные и платформу для аналитики и моделирования. Технологическое ядро, которое пронизывает все три продукта. Кредистория для предпринимателей — сервис подбора лучших финансовых продуктов для малого бизнеса (аналог сервиса для физ. лиц). Основной стек: Python (Pandas, NumPy, Sklearn, XGBoost/LightGBM), SQL (продвинутый уровень), Greenplum, PostgreSQL, Git, Airflow, Docker, Superset/Grafana, Feast (Feature Store). Команда Текущий состав направления МСБ (~10 человек). В прямом подчинении у TL: 1 Data Scientist (Middle) + 2 Data Analyst (Senior и Junior). Также активная работа со смежниками (2 Backend-разработчика, 1 Админ инфраструктуры, 1 DataOps) Методология: Kanban-подход. Еженедельные спринты, квартальное планирование. Роль и задачи Тип роли: Играющий тренер Управленческие задачи (10-20%): Менеджмент задач, контроль, ревью кода. Приоритизация, целеполагание. Развитие сотрудников (1-на-1). Не столько управление людьми, сколько управление задачами и проектами. Технические / Индивидуальные задачи (80-90%): Самостоятельная разработка моделей, ad-hoc исследования, работа с архитектурой, участие в проектах со смежниками. Что ожидаем от тебя От 4-5 лет в роли Data Scientist Опыт управления от 1 года, предпочтительно от 2 лет. Управление командой от 2-3 человек. Опыт в финтехе (банки, МФО, страховые) — ключевое преимущество Hard Skills: Python: уверенное владение (Pandas, NumPy, Scikit-learn, XGBoost/LightGBM) SQL: продвинутый уровень (оконные функции, агрегации, оптимизация запросов) Классический ML: классификация, регрессия, мониторинг моделей Опыт работы с большими данными: выборки 1M+ наблюдений х 1000+ фичей Опыт с рисковыми моделями (PD, LGD) ИЛИ CRM-моделями (склонность, LTV) Опыт внедрения моделей в прод с доказанным экономическим эффектом Ппонимание процессов построения витрин, дашбордов Умение переводить бизнес-запросы в аналитические гипотезы Soft Skills: Инженерная жилка — понимание архитектуры, принципов работы современных технических сервисов Способность объяснять технические вещи продукту и бизнесу Проактивность, зрелость, коммуникабельность Энергичность, вовлечённость — важно не только строить модели, но и понимать бизнес-ценность Что готовы предложить Система мотивации: фиксированный ежемесячный оклад + годовой бонус. Оформление по ТК РФ. Компания входит в реестр аккредитованных ИТ компаний. Удаленный формат работы (в пределах РФ!). Офис находится в г. Москва. ДМС со стоматологией (с 1 рабочего дня + полис путешественника). Частичная компенсация фитнеса / обучения / доп. мед. услуг (лимит – 25 тыс. рублей в год). Дополнительные дни к ежегодному отпуску (всего 31 день в году). Выдаем корпоративную технику (Windows, Lenovo ThinkPad). Как мы проводим собеседования Общение происходит онлайн, с видео, через Салют.Джазз: HR-call (30-40 минут) — рассказ о компании/вакансии, вопросы про опыт/ проекты. Техническое интервью (60 мин) —лайвкодинг: 2 задачи по SQL, 1 задача на Python. Вопросы по теории классического ML. Управленческое интервью (30-60 мин) — бизнес-кейсы, управленческие ситуации. Оценка подхода к управлению, коммуникации, взаимодействию с продуктом. Собеседование с командой (60 мин) — оценка культурной совместимости, целей, активности. Проверка документов — заполнение анкеты в электронном виде, проверка ~2-3 рабочих дня. Оффер — обсуждение даты выхода на работу. Мы стараемся как можно быстрее принимать решения!Похожие вакансии